შინაარსი

მონაცემთა ვიზუალიზაციის ძირითადი პრინციპები

ggplot2 პაკეტი

პრაქტიკული სამუშაო

რაოდენობრივი ინფორმაციის ვიზუალური გამოსახვა - ედვარდ რ. ტაფტი

The visual display of quantitat - “Most of all, the book, as a thing in itself, gave to me fresh new eyes for the intellectual and aesthetic joy of visual evidence, visual reasoning, and visual understanding.” - Edward (Rolf) Tufte

რაოდენობრივი ინფორმაციის ვიზუალური გამოსახვა

"წყარო:https://sites.psu.edu/julieludeman/2016/02/22/edward-tufte-the-da-vinci-of-data/

William Playfair (1759-1823)

“Graphical methods of statistics”

წყარო: shorturl.at/brxBT

გრაფიკული გამოსახვის პრინციპები - ედვარდ ტაფტი

გრაფიკული გამოსახვა უნდა უნდა პასუხობდეს შემდეგ პრინციპებს:

• აჩვენებდეს მონაცემებს

• მნახველს/მაყურებელს „აიძულებდეს/უბიძგებდეს" იფიქროს მონაცემებზე, და არა მეთოდოლოგიაზე, გრაფიკულ დიზაინზე, გრაფიკული პროდუქტის ტექნიკაზე და ა.შ.

• თავიდან აიცილოს მონაცემების სათქმელის დამახინჯება

• წარმოადგინოს დიდი ოდენობით მონაცემი მცირე სივრცეში

• დიდი მონაცემთა ნაკრები გახადოს შეკავშირებული

• წაახალისოს თვალი, მონაცემთა სხვადასხვა ნაწილების შესადარებლად

• გამოავლინოს მონაცემები დეტალების რამდენიმე დონეზე

• ემსახუროს მკაფიო მიზანს: აღწერა, კვლევა/აღმოჩენა, შეჯამება, ცხრილების სახით წარმოდგენა, დეკორაცია

• ინტეგრირებული იყოს სტატისტიკურ და ვერბალურ აღწერილობასთან

წყარო: The visual display of quantitat, Edward Tufte

A silly Theory means a silly graphic! - Edward Tufte

წყარო: The visual display of quantitate – Edward Tufte

ტაფტის თქმით, სტატისტიკური გრაფიკები (და ზოგადად სტატისტიკური გამოთვლები) იმდენად არის კარგი, რამდენადაც მასში ნაგულისხმევი შინაარსი. მცდარი ურთიერთკავშირები, ან აბსურდული მოდელები, ასევე მცირე/“უსუსური” მონაცემები შეუძლებელია გადმოიცეს გრაფიკების სახით, რაც არ უნდა ეფექტური გზით იყოს წარმოდგენილი.

Spurious Associations - ყალბი ასოციაციები

ყალბი ასოციაციები მიუთითებს იმ გარემოებაზე, რომ შესაძლოა რიგი მოვლენები ემთხვეოდეს ერთმანეთს, მაგრამ არ იყვნენ ერთმანეთთან კავშირში. დროითი მწკრივების მონაცემები წარმოადგენს მნიშვნელოვან წყაროს ყალბი ასოციაციებისთვის. Richard Harrison – Quantitative Geography/ About Quantitative Geography/The Use and Abuse of Statistics/Spurious Associations

წყარო: http://tylervigen.com/spurious-correlations

ყალბი ასოციაციები

ყალბ ასოციაციებს შორის ზოგიერთი მათგანი შესაძლოა მეტად “მაცდუნებელია”. განსაკუთრებით მაშინ, როცა ისინი ეხმიანებიანწინასწარ შექმნილ წარმოდგენებს, წინასწარ შექმნილ აზრს ან შეხედულებეს.

წყარო: Richard Harrison – Quantitative Geography/ About Quantitative Geography/The Use and Abuse of Statistics/Spurious Associations

წყარო: http://news.bbc.co.uk/2/hi/science/nature/4209956.stm

ყალბი ასოციაციები

წყარო: http://tylervigen.com/spurious-correlations

ggplot2 პაკეტი

წყარო: Hadley Wickham - ggplot2 / Elegant graphics for data analysis

ggplot2 არის R-ის პაკეტი - სტატისტიკური/მონაცემთა გრაფიკების შესაქმნელად.

მისი პროგრამული ენა დაფუძნებულია პაკეტ Graphics ენაზე (Wilkinson, 2005)

მნიშვნელოვანი ელემენტები:

x-y ღერძები(x-axis, y-axis)

“გეომები”(geom)

“ესთეტიკური” ატრიბუტები (aes())

ლეგენდა (theme)

წყარო: https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

პრაქტიკული სამუშაო

სამუშაო მისამართის განსაზღვრა

setwd()

setwd("D:\\R\\R\\R_Introductory_Workshops_Geolab\\ggplot2")

პაკეტის ჩამოტვირთვა

install.packages("ggplot2")

ბიბლიოთეკის გამოძახება

library(ggplot2)

მონაცემთა ნაკრების შემოტანა. diamond dataset - შეიცავს ინფორმაციას ფასებისა და ხარისხის შესახებ 54 000 ჩანაწერზე; ხარისხობრივი ინფორმაცია: carat, cut, colour, clarity; ფიზიკური საზომები: depth, table, x, y, z

d <- ggplot(diamonds)
d <- data.frame(diamonds)
d <- diamonds
d

შემთხვევითი შერჩევა

dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]

პრაქტიკული სამუშაო

საბაზისო გამოყენება - x-y ღერძები და კოორდინატები

ggplot(data = d, aes(x = carat, y = price)) + geom_point()

ggplot() + geom_point(data = d, aes(x = carat, y = price))
ggplot(d) + geom_point(aes(carat, price))

log()

ggplot(data = d, aes(log(carat), log(price))) + geom_point()

ცვლადების კომბინაცია - წრფივი ურთიერთკავშირი მოცულობასა და წონას შორის

ggplot(data = d, aes(carat, x * y * z)) + geom_point()

პრაქტიკული სამუშაო

ფერი, ზომა, ფორმა და სხვა “ესთეტიური” ატრიბუტები - როგორც დამატებითი ინფორმაცია

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = color)) # ფერები კატეგორიების საჩვენებლად

ggplot(data = dsmall, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = color))

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(aes(shape = cut)) # ფორმა კატეგორიების საჩვენებლად

ggplot(data = dsmall, aes(carat, price)) + geom_point(aes(shape = cut))

ggplot(data = dsmall, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = color, size = 1)) # ზომა

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(alpha = 0.1)   # 1/10

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(alpha = 0.01)  # 1/100

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(alpha = 0.005) # 1/200

პრაქტიკული სამუშაო

smoother

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point() + geom_smooth()

ggplot(data = dsmall, aes(carat, price)) + geom_point() + geom_smooth()

ggplot(data = dsmall, aes(carat, price)) + geom_point() + geom_smooth(span = 0.2) # ტალღისეურობის კონტროლი "span'                                                                                     პარამეტრით (მეტისმეტად                                                                                            ტალღისებური 0 - და არც ისე                                                                                        ტალღისებური 1)

პრაქტიკული სამუშაო

facets (facet_grid&facet_wrap)

ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point() + 
 facet_wrap(~cut)

პრაქტიკული სამუშაო

plot

dplot <- ggplot(data = d, aes(carat, price)) + geom_point(aes(colour = cut)) + facet_wrap(~cut)

dplot

ლეგენდა

dplot_1 <- dplot + 
  labs(title = "ბრილიანტის მაჩვენებლების შეფასება",
       subtitle = "ბრილიანტის დამუშავების ხარისხი, კარატი და ფასი",
       caption = "წყარო: ggplot2, ღია მონაცემთა ბაზა") + 
  xlab("კარატი") + ylab("ფასი") +
  theme(
    plot.title = element_text(colour = "black", size = 14, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(colour = "black", size = 12),
    plot.caption = element_text(colour = "black", size = 10, face = "italic", hjust = 1), 
    strip.text = element_text(size = 10, face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(size = 8), 
    axis.text.y = element_text(size = 8), 
    legend.position = "bottom", 
    legend.text = element_text(size = 12), 
    legend.justification = 0
  ) + 
  scale_color_discrete(name = "დამუშავების ხარისხი"

d$cut <- factor(d$cut, levels = c("Fair", "Good", "Very Good", "Premium", "Ideal"), 
                labels = c("საშუალო", "კარგი", "ძალიან კარგი", "უმაღლესი", "იდეალური"))

dplot_1

პრაქტიკული სამუშაო

პლოტის შენახვა

ggsave("dplot_1.png", width = 29.7, height = 21, units = "cm")